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迭代与递归

在算法中，重复执行某个任务是很常见的，其与复杂度分析息息相关。因此，在展开介绍时间复杂度和空间复杂度之前，我们先来了解如何在程序中实现重复执行任务，即两种基本的程序控制结构：迭代、递归。

迭代

「迭代 iteration」是一种重复执行某个任务的控制结构。在迭代中，程序会在满足一定的条件下重复执行某段代码，直到这个条件不再满足。

for 循环

for 循环是最常见的迭代形式之一，适合在预先知道迭代次数时使用。

以下函数基于 for 循环实现了求和 1 + 2 + \dots + n ，求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是，Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的，对应的遍历范围为 a, a + 1, \dots, b-1 ：

[file]{iteration}-[class]{}-[func]{for_loop}

下图是该求和函数的流程框图。

此求和函数的操作数量与输入数据大小 n 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。

while 循环

与 for 循环类似，while 循环也是一种实现迭代的方法。在 while 循环中，程序每轮都会先检查条件，如果条件为真，则继续执行，否则就结束循环。

下面我们用 while 循环来实现求和 1 + 2 + \dots + n ：

[file]{iteration}-[class]{}-[func]{while_loop}

while 循环比 for 循环的自由度更高。在 while 循环中，我们可以自由地设计条件变量的初始化和更新步骤。

例如在以下代码中，条件变量 i 每轮进行两次更新，这种情况就不太方便用 for 循环实现：

[file]{iteration}-[class]{}-[func]{while_loop_ii}

总的来说，for 循环的代码更加紧凑，while 循环更加灵活，两者都可以实现迭代结构。选择使用哪一个应该根据特定问题的需求来决定。

嵌套循环

我们可以在一个循环结构内嵌套另一个循环结构，下面以 for 循环为例：

[file]{iteration}-[class]{}-[func]{nested_for_loop}

下图是该嵌套循环的流程框图。

在这种情况下，函数的操作数量与 n^2 成正比，或者说算法运行时间和输入数据大小 n 成“平方关系”。

我们可以继续添加嵌套循环，每一次嵌套都是一次“升维”，将会使时间复杂度提高至“立方关系”“四次方关系”，以此类推。

递归

「递归 recursion」是一种算法策略，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。

1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。
2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。

而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。

1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。
2. 递归调用：对应“递”，函数调用自身，通常输入更小或更简化的参数。
3. 返回结果：对应“归”，将当前递归层级的结果返回至上一层。

观察以下代码，我们只需调用函数 recur(n) ，就可以完成 1 + 2 + \dots + n 的计算：

[file]{recursion}-[class]{}-[func]{recur}

下图展示了该函数的递归过程。

虽然从计算角度看，迭代与递归可以得到相同的结果，但它们代表了两种完全不同的思考和解决问题的范式。

• 迭代：“自下而上”地解决问题。从最基础的步骤开始，然后不断重复或累加这些步骤，直到任务完成。
• 递归：“自上而下”地解决问题。将原问题分解为更小的子问题，这些子问题和原问题具有相同的形式。接下来将子问题继续分解为更小的子问题，直到基本情况时停止（基本情况的解是已知的）。

以上述求和函数为例，设问题 f(n) = 1 + 2 + \dots + n 。

• 迭代：在循环中模拟求和过程，从 1 遍历到 n ，每轮执行求和操作，即可求得 f(n) 。
• 递归：将问题分解为子问题 f(n) = n + f(n-1) ，不断（递归地）分解下去，直至基本情况 f(1) = 1 时终止。

调用栈

递归函数每次调用自身时，系统都会为新开启的函数分配内存，以存储局部变量、调用地址和其他信息等。这将导致两方面的结果。

• 函数的上下文数据都存储在称为“栈帧空间”的内存区域中，直至函数返回后才会被释放。因此，递归通常比迭代更加耗费内存空间。
• 递归调用函数会产生额外的开销。因此递归通常比循环的时间效率更低。

如下图所示，在触发终止条件前，同时存在 n 个未返回的递归函数，递归深度为 $n$ 。

在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出错误。

尾递归

有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空间效率上与迭代相当。这种情况被称为「尾递归 tail recursion」。

• 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下文。
• 尾递归：递归调用是函数返回前的最后一个操作，这意味着函数返回到上一层级后，无须继续执行其他操作，因此系统无须保存上一层函数的上下文。

以计算 1 + 2 + \dots + n 为例，我们可以将结果变量 res 设为函数参数，从而实现尾递归：

[file]{recursion}-[class]{}-[func]{tail_recur}

尾递归的执行过程如下图所示。对比普通递归和尾递归，两者的求和操作的执行点是不同的。

• 普通递归：求和操作是在“归”的过程中执行的，每层返回后都要再执行一次求和操作。
• 尾递归：求和操作是在“递”的过程中执行的，“归”的过程只需层层返回。

!!! tip

请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化，因此即使函数是尾递归形式，仍然可能会遇到栈溢出问题。

递归树

当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的思路更加直观、代码更加易读。以“斐波那契数列”为例。

!!! question

给定一个斐波那契数列 $0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, \dots$ ，求该数列的第 $n$ 个数字。

设斐波那契数列的第 n 个数字为 f(n) ，易得两个结论。

• 数列的前两个数字为 f(1) = 0 和 f(2) = 1 。
• 数列中的每个数字是前两个数字的和，即 f(n) = f(n - 1) + f(n - 2) 。

按照递推关系进行递归调用，将前两个数字作为终止条件，便可写出递归代码。调用 fib(n) 即可得到斐波那契数列的第 n 个数字：

[file]{recursion}-[class]{}-[func]{fib}

观察以上代码，我们在函数内递归调用了两个函数，这意味着从一个调用产生了两个调用分支。如下图所示，这样不断递归调用下去，最终将产生一棵层数为 n 的「递归树 recursion tree」。

从本质上看，递归体现了“将问题分解为更小子问题”的思维范式，这种分治策略至关重要。

• 从算法角度看，搜索、排序、回溯、分治、动态规划等许多重要算法策略直接或间接地应用了这种思维方式。
• 从数据结构角度看，递归天然适合处理链表、树和图的相关问题，因为它们非常适合用分治思想进行分析。

两者对比

总结以上内容，如下表所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。

表   迭代与递归特点对比

	迭代	递归
实现方式	循环结构	函数调用自身
时间效率	效率通常较高，无函数调用开销	每次函数调用都会产生开销
内存使用	通常使用固定大小的内存空间	累积函数调用可能使用大量的栈帧空间
适用问题	适用于简单循环任务，代码直观、可读性好	适用于子问题分解，如树、图、分治、回溯等，代码结构简洁、清晰

!!! tip

如果感觉以下内容理解困难，可以在读完“栈”章节后再来复习。

那么，迭代和递归具有什么内在联系呢？以上述的递归函数为例，求和操作在递归的“归”阶段进行。这意味着最初被调用的函数实际上是最后完成其求和操作的，这种工作机制与栈的“先入后出”原则是异曲同工的。

事实上，“调用栈”和“栈帧空间”这类递归术语已经暗示了递归与栈之间的密切关系。

1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、返回地址等数据。
2. 归：当函数完成执行并返回时，对应的栈帧会从“调用栈”上被移除，恢复之前函数的执行环境。

因此，我们可以使用一个显式的栈来模拟调用栈的行为，从而将递归转化为迭代形式：

[file]{recursion}-[class]{}-[func]{for_loop_recur}

观察以上代码，当递归被转换为迭代后，代码变得更加复杂了。尽管迭代和递归在很多情况下可以互相转换，但也不一定值得这样做，有以下两点原因。

• 转化后的代码可能更加难以理解，可读性更差。
• 对于某些复杂问题，模拟系统调用栈的行为可能非常困难。

总之，选择迭代还是递归取决于特定问题的性质。在编程实践中，权衡两者的优劣并根据情境选择合适的方法是至关重要的。